本篇的主要内容则是 VC 维、模型选择(Model Selection)。其中 VC 维是上篇笔记中模型集合无限大时的扩展分析;模型选择又分为交叉检验(Cross Validation)和特征选择(Feature Selection)两大类内容。 VC 维 在上一讲的最后提到了一致收敛定理,一致性收敛定理就是训练误差与泛化误差随着样本数目的增大而更加接近的意思。
而Tom Mitchell是《Machine Learning》一书的作者,他给出了更加形式化的定义:“对于某一类任务T和性能度量P,如果一个计算机程序在经验E的影响下自我完善,并在任务T上以性能度量P获得进步,则我们称该程序在经验E中进行了学习”。 第二部分对监督学习、无监督学习、学习理论、加强学习进行了简单的叙述。 所谓监督学...
Lecture 1 - Stanford CS229- Machine Learning - Andrew Ng (Autumn 2018) 1:15:20 Lecture 2 - Linear Regression and Gradient Descent 1:18:17 Lecture 3 - Locally Weighted & Logistic Regression 1:19:35 Lecture 4 - Perceptron & Generalized Linear Model 1:22:02 Lecture 5 - GDA & Naive Baye...
Lecture 19 - Reward Model Linear Dynamical System Stanford CS229 Machine Learn 1:21:07 Lecture 20 - RL Debugging and Diagnostics Stanford CS229 Machine Learning (Autu 1:12:43 CS229_on_12_7_2018_(Fri)_default_fb757fc8 1:29:01
作者:Afshine Amidi (Ecole Centrale Paris, MIT) 和 Shervine Amidi (Ecole Centrale Paris, Stanford University) GitHub地址 https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning/tree/master/en 译者:Wang Hongnian, Xiaohu Zhu, Chaoying Xue...
项目地址:https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning 据项目介绍,该 repository 旨在总结斯坦福 CS 229机器学习课程的所有重要概念,包括: 学习该课程所需的重要预备知识,例如概率与统计、代数与微积分等进修课程。 对每个机器学习领域知识的备忘录,以及在训练模型时需要的提示与技巧。
为方便描述,样本标签y∈{−1,1}y∈{−1,1},而非之前的{0,1},并单独表示偏置bb,使得参数ww为n维列向量(而非之前的n+1维列向量),输入特征x也为n维列向量(去掉了x0=1x0=1这一项),则假设函数可以表示为:hw,b(x)=g(wTx+b)hw,b(x)=g(wTx+b)...
machine learning in practice 我总认为计算机科学动手实践非常重要,纸上谈兵不接地气。coursera有programing exercise,必须完毕下。octave用起来挺爽的。 这里记录一下关键点。 1.coursera的cost function多除了一个m 事实上起到一个归一化的作用,让迭代步长α与训练样本数无关(你能够当作α=α'/m) ...
1. Introduction 1.1 What's machine learning 课程中介绍了两种定义: 1. Arthur Samuel (1959) : Field of study that gives computers the ability to learn without being explicitly programmed. 2. Tom Mitchell (1998) :... 利用unity和steamVR完成场景漫游(五) 学习VRTK中简单案例 ...
十、应用机器学习的建议(Advice for Applying Machine Learning) 10.1 决定下一步做什么 参考视频: 10 - 1 - Deciding What to Try Next (6 min).mkv 到目前为止,我们已经介绍了许多不同的学习算法,如果你一直跟着这些视频的进度学习,你会发现自己已经不知不觉地成为一个了解许多先进机器学习技术的专家了。